Amazon SageMaker JumpStart

您只需单击几下即可部署的内置算法和预构建机器学习（ML）解决方案

使用经过预先训练的模型从热门模型中心访问数百种内置算法

只需单击几下便可轻松部署的常见用例

完全可定制的参考架构，加速机器学习之旅

内置算法

SageMaker JumpStart 提供数百种内置算法以及经过预先训练的模型，这些模型均来自模型中心，包括 TensorFlow Hub、PyTorch Hub、HuggingFace 和 MxNet GluonCV。您也可以使用 SageMaker Python 开发工具包访问内置算法。内置算法包括常见的机器学习任务，如数据分类（图像、文本、表格）和情绪分析。

了解有关内置算法的更多信息 »

类型	机器学习任务	示例算法和模型
Vision	图像分类图像嵌入对象检测语义分割	200+ 个模型，包括 ResNet、Inception、MobileNet、SSD、Faster RCNN、YOLO、Stable Diffusion
文本（自然语言处理）	语句分割文本分类嵌入对分类问题解答汇总文本生成翻译命名实体识别	100+ 个模型，包括 BERT、RoBERTa、DistilBERT、Distillbart xsum、GPT2、ELECTRA、Blazing Text、Sequence-to-sequence、潜在狄利克雷分配（LDA）、神经主题模型（NTM）、Bloom
表格式	分类回归	LightGBM、CatBoost、XGBoost、Linear Learner、AutoGluon、TabTransformer、DeepAR、因式分解机、K-nearest Neighbors、Object2Vec、K-means、Random Cut Forest、IP Insights
音频	音频嵌入	TRILL、TRILL Distilled、FRILL

预构建的解决方案

预构建的解决方案可用于常见用例，并且可以完全定制。

使用案例	解决方案	开始使用
信用评级预测	企业信用评级预测使用多模式机器学习，对质量信用预测进行基于图形的信用评分解释信用决策	文档 »
预测性维护	适用于车队的预测性维护适用于生产的预测性维护	文档 »
计算机视觉	图像中的产品缺陷检测手写识别鸟类的对象检测	文档 »
强化学习	带有视觉感知和主动学习的自动驾驶针对 Procgen 挑战的分布式强化学习针对 Battlesnake AI 竞争的强化学习	文档 »
欺诈检测	检测恶意用户和交易使用 deep graph library 进行金融交易中的欺诈检测金融支付分类	文档 »
从文档中提取和分析数据	情感分类的差异化隐私文档汇总、实体和关系提取使用 Amazon SageMaker 进行手写识别填写表格记录中的缺失值	文档 »
流失预测	移动流失预测带文本的流失预测	文档 »
需求预测	具有深度学习功能的需求预测	文档 »
个性化推荐	使用 deep graph library 进行身份图形中的实体解析购买建模	文档 »
价格优化	使用双机器学习（ML）和 Prophet 预测进行价格优化	文档 »
医疗保健及生命科学分析	肺癌生存率预测	文档 »

客户

任务自动化
“借助 Amazon SageMaker JumpStart，我们能够在几天之内启动 ML 解决方案，从而更快、更可靠地满足机器学习预测需求。”

自动化任务 CEO Alex Panait
MyCase
“借助 Amazon SageMaker JumpStart，我们可以获得更好的起点，从而在 4-6 周而不是 3-4 个月内，为我们自己的使用案例部署 ML 解决方案。”

MyCase 软件工程师 Gus Nguyen
pivotree
“借助 Amazon SageMaker JumpStart，我们可以更快地构建 ML 应用程序，例如自动异常检测或对象分类，并在几天之内启动从概念验证到生产的解决方案。”

Pivotree 平台架构师 Milos Hanzel